萬事開頭難啊,剛開頭確實不知道該怎么寫才能比較有水平,這篇博客可能會比較長,隱馬爾科夫模型將會從以下幾個方面進行敘述:1 隱馬爾科夫模型的概率計算法 2 隱馬爾科夫模型的學習算法 3 隱馬爾科夫模型的預測算法 隱馬爾科夫模型其實有很多重要的應用比如說:語音識別、自然語言處理、生物信息 ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 假設 有時間序列數據,如下所示。經驗表明,目標變量y似乎與解釋變量x有關。然而,乍一看,y的水平在中間移動,所以它似乎並不總是有固定的關系 背后有多個狀態 。 上面的樣本數據創建如下。數據根據時間改變x和y之間的關系。 x lt rpois , lambda y lt x y lt x noise lt rnorm : , mean , sd y lt ...
2019-09-18 16:47 0 755 推薦指數:
萬事開頭難啊,剛開頭確實不知道該怎么寫才能比較有水平,這篇博客可能會比較長,隱馬爾科夫模型將會從以下幾個方面進行敘述:1 隱馬爾科夫模型的概率計算法 2 隱馬爾科夫模型的學習算法 3 隱馬爾科夫模型的預測算法 隱馬爾科夫模型其實有很多重要的應用比如說:語音識別、自然語言處理、生物信息 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=12280 總覽 本文簡要介紹了一種簡單的狀態切換模型,該模型構成了隱馬爾可夫模型(HMM)的特例。這些模型適應時間序列數據中的非平穩性。從應用的角度來看,這些模型在評估經濟/市場狀態時非常有用。這里的討論主要圍繞使用這些模型的科學性 ...
1. 馬爾可夫網絡、馬爾可夫模型、馬爾可夫過程、貝葉斯網絡的區別 以下共分六點說明這些概念,分成條目只是方便邊閱讀邊思考,這6點是依次遞進的,不要跳躍着看。 將隨機變量作為結點,若兩個隨機變量相關或者不獨立,則將二者連接一條邊;若給定若干隨機變量,則形成一個有向圖 ...
Good resource, Markov Chains Explained Visually, http://setosa.io/ev/markov-chains/ https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NTUxNTM0Mg==&mid ...
馬爾可夫過程(以馬爾科夫鏈Markov為例) 馬爾可夫過程 馬爾可夫過程的大概意思就是未來只與現在有關,與過去無關。 簡單理解就是渣男只在乎下一刻會不會愛你只取決於這一時刻對你的新鮮感,而與你之前對這段感情的付出毫無關系。 設有一個隨機過程X(t),如果對於下一個任意的時間序列 ...
上面兩篇博客,解釋了概率有向圖(貝葉斯網),和用其解釋條件獨立。本篇將研究馬爾可夫隨機場(Markov random fields),也叫無向圖模型,或稱為馬爾科夫網(Markov network) 下面附上,上述實驗的matlab代碼。沒有插入matlab選項 ...
原文: http://blog.sina.com.cn/s/blog_92c398b00102vs3q.html 馬爾科夫過程 隱馬爾科夫過程 與馬爾科夫相比,隱馬爾可夫模型則是雙重隨機過程,不僅狀態轉移之間是個隨機事件,狀態和輸出之間也是一個隨機過程。 領域系統 ...
馬爾科夫不等式:Markov Inequality : X 是非負變量,則有: \[P(X \geqslant a) \leqslant \frac{E(X)}{a} \] 證明: \[E(X) = \int_{0}^{+\infty}xf(x)dx\\ =\int_ ...